spaCy Experten in Berlin

• Agierte als technischer Berater zur Optimierung von mehrschichtigen Ensemble-Modellen, die ResNet, CNN-BiGRU-Attention und XGBoost kombinierten.
• Begleitete die Umsetzung eines Logistic-Regression-Meta-Lerners zur Lösung von Klassenungleichgewichten und erreichte 92,86 % Genauigkeit und einen AUC-Wert von 0,9644 auf den Datensätzen PTB-XL und Chapman-Shaoxing.

• Versicherungsdienstleister*

Herausforderung: Geschäftskritische Dokumente liefen über externe OCR-Dienstleister mit laufenden Kosten, Abhängigkeit und Datenschutzrisiken bei sensiblen Versicherungsdaten.

Umsetzung:

• Architektur und produktive Umsetzung einer On-Premise-OCR-Lösung mit vollständiger Datenhoheit
• Verfahren zur Erkennung von Dokumentstrukturen als Basis der automatisierten Weiterverarbeitung
• ML-, NLP- und LLM/VLM-basierte Informationsextraktion, insbesondere aus Rechnungen und Angeboten

Erfolg: Ablösung der externen Dienstleister: volle Datenhoheit, DSGVO-konforme Verarbeitung und 75 % geringere laufende OCR-Kosten p. a.

Verwendete Technologien: Python, Docker, Microservices, FastAPI, PyTorch, Torchvision, MongoDB, MySQL

• Entwickle und präsentiere Lösungen mit GenAI-Software wie langchain, vercel ai sdk, copilotkit
• Arbeite mit Kunden zusammen, um ihre Herausforderungen zu verstehen und die besten Lösungen auf Basis von Open-Source-Datenprodukten zu liefern
• Baue RAG- und GraphRAG-Lösungen mit Neo4j, lancedb und Postgres
• Setze eine LLMOps-Plattform mit kubernetes, terraform, helmfile, Arize phoenix, mlflow auf
• Entwerfe und baue Datenpipelines mit dbt, Trino, Spark, Iceberg, Airflow, ArgoCD, terraform, kubernetes
• Lieferte eine nutzerzentrierte technische Strategie für Agriculture 4.0 und Precision Livestock Farming und half meinem Kunden, Fördermittel von Bpifrance zu sichern
• Entwickelte ein Prospecting-Tool für einen führenden französischen Solar-Carport-Installateur mit Geospatial Computing (GIS), wodurch der Vertriebsprozess schneller wurde
• Baute eine Digital-Twin-Architektur für Solar-Carports und EV-Ladestationen, die Echtzeit-Monitoring und intelligentes Laden möglich machte

• Entwicklung einer auf Generative AI beruhenden Recommendation Engine für Images für ein KI-Videoproduktionssystem
• Implementierung automatische Bildanalyse mit GPT-4o
• Semantische Vektorsuche mit OpenAI Embeddings, MongoDB, OpenSearch
• Verschlagwortung und Indizierung von 4 Millionen Customer-Assets
• Neuentwicklung Recommendation Engine mit hybrider, ausbalancierter Keyword- und Vektorsuche + Filter

• Durchgeführte qualitative und quantitative Analysen der gewonnenen Ergebnisse, Kategorisierung von Themen, Bewertung von Methoden und Beurteilung der Studienqualität und -zuverlässigkeit.
• Erstellte Forschungsberichte und Evidenzzusammenfassungen, um wichtige Trends, Lücken und Chancen für akademische Betreuer oder funktionsübergreifende Teams zu kommunizieren.
• Präsentierte Ergebnisse durch klar strukturierte Visualisierungen, Tabellen und narrative Zusammenfassungen, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zukünftige Forschungsrichtungen zu steuern.

• Entwicklung und Implementierung einer Echtzeit-Wahrnehmungspipeline mit YOLOv7 auf Time-of-Flight-(ToF)-Sensordaten, die Live-Streaming, Inferenz und On-Frame-Visualisierung zur Passagiererkennung ermöglicht.
• Feintuning und Bewertung mehrerer State-of-the-Art-Monokular-Tiefenschätzmodelle für die automatische Passagierzählung (APC) sowie Entwicklung eines hybriden Tiefenmodells, das die Tiefengenauigkeit in anspruchsvollen Szenenbereichen verbesserte.
• Nachgewiesen, dass modellbasierte Tiefenkarten die Rohsensortiefe für APC-Aufgaben in mehreren Datensätzen übertreffen und so zu messbaren Verringerungen der Zählfehler beitragen.

• Large Language Models für Textklassifikation und Definitionserkennung angewendet.
• ETL-Pipelines und Dashboards für Datenanalysen mit SQL, Power BI und Python entworfen.
• Beiträge zu wissenschaftlichen Publikationen und Datenvisualisierungen für KI-Projekte mit PyTorch und TensorFlow geleistet.
• Technische und fachliche Teams vernetzt, um datengetriebene Entscheidungen voranzutreiben.

• Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
• Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
• Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
• Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
• Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.

• Aufbau eines KI-Forschungsassistenten mit RAG, LangChain, LangGraph und OpenAI-LLMs in Kombination mit Vektorsuche; Forschungszeit um 30% reduziert.
• Entwicklung maßgeschneiderter Retrieval-Workflows mit LlamaIndex und einem ReAct-Style-Agenten für dynamisches Chunking; Abfragegenauigkeit um 18% verbessert.
• Untersuchung und Optimierung von Embedding-Strategien, wodurch die Abrufkosten pro Anfrage um 15% gesenkt wurden.
• Entwicklung von RAG-Bewertungsframeworks mit RAGAS und Langsmith anhand eigener Datensätze; Abdeckung um 40% gesteigert.
• Feintuning von LLMs (LLaMA 2 auf Vertex AI mit eigenen Inferenz-Containern, dynamischem Batching und Quantisierung); Latenz der Inferenz um 25% verringert.
• Integration von KI-Agenten in LangGraph mit Kurz- und Langzeitspeicher (Mem0); Abschlussquote der Aufgaben um 20% erhöht.
• Erstellung schema-bewusster Generatoren für synthetische Daten; Feintuning nachgelagerter Modelle mit +12% F1-Score.

• Konzipierte und leitete eine Weiterbildungsakademie für die Deutsche Telekom.